基于经验模态分解的CEEMDAN-FE-LSTM传染病预测

针对现有的传染病预测模型未充分考虑到时间序列的复杂度,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和模糊熵（FE）改进长短时记忆网络（LSTM）的传染病组合预测模型.首先,运用CEEMDAN算法将序列分解成若干个不同频率的模态分量与残差分量,以降低原始时间序列的复杂度;然后,运用FE算法计算各分量的时间复杂度,并将其重构为不同尺度的序列以提高运算效率;最后,建立LSTM模型对重构序列分别进行预测,得到最终预测结果.根据2010年1月至2021年12月肺结核、乙肝、布鲁氏菌病和艾滋病发病数据进行模型预测,并与SARIMA模型、CEEMDAN-FE-SARIMA模型和LSTM模型进行对比.结果表明,提出的模型较常规模型可以更好地把握传染病发病的变化规律,降低时间序列的复杂度,提高传染病预测精度.